2019-01-01から1年間の記事一覧
Kaggleに挑戦-20 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊Kaggle-kernelでやりたいことがある（自分の環境ではエ…
Kaggleに挑戦-19 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊7th/46 Cell : 全ての配置データを、colで指定した順['…
Kaggleに挑戦-18 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊ゼロから作るのスローガンで始めたが、Kaggleにべった…
Kaggleに挑戦-17 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊本日の課題：昨日、お手本プログラムを走らせてみたと…
Kaggleに挑戦-16 1月21日の締め切りに向けて！ ＊今回のコンペに対して適合しているプログラムに学ぶ！ ・画像から車の姿勢を推定できる、3D Bounding box Estimation Using Deep Learning and Geometry、を適用すれば良いのではないかと思って始めたが、こ…
Kaggleに挑戦-15 今日から、実戦練習（つまるところ、notebookとdiscussionに徹底的に学ぶ）とする。提出期限まで時間がない。今回は、とにかく、0.00001でもいいから、リーダーボードに載ること。 お手本のnotebookはPyTorchを使っている。今となっては、他…
Kaggleに挑戦-14 本日の課題 １．Intermediate Python for data science (DataCamp) ２．方位情報と位置情報のNumPy配列への格納 ３．方位情報と位置情報から姿勢情報を把握する方法の検討：KaggleのDiscussion, Notebook等に学ぶ １．：DataCampで学習中 ２…
Kaggleに挑戦-13 本日の課題： １．Python入門 ２．方位情報と位置情報のリストへの格納 ３．方位情報と位置情報から姿勢情報を把握する方法の検討：KaggleのDiscussion, Notebookに学ぶ ＊午前中は、Python入門、の、お勉強です。 ・午前中の予定が15時くら…
Kaggleに挑戦-12 今日の課題：2D bounding boxを、画像に重ね書きすること。 その前に、ラベルデータをリストか配列にきっちり読み込んで、自在に加工できるようにしないとだめだな。 データのフォーマットが違うのか、pandasのread_csvはもちろんのこと、re…
Kaggleに挑戦-11 積み残しが多すぎるけど、１つづつクリヤ―するぞ、と意気込んでみる。 今日（12月22日）の課題：KITTIの画像とラベルを読み込んで、画像に、2D bounding boxを表示する。 １．作業環境の確認 ２．パッケージ・モジュール等のimport ３．trai…
Kaggleに挑戦-10 ＊中間評価 当初目標は以下の２つ １．リーダーボードに載ること ２．トップを競えるレベルに到達すること 挑戦しているテーマ Peking University/Baidu - Autonomous Driving：Can you predict vehicle angle in different settings? 締め…
Kaggleに挑戦-9 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-8 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-7 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-6 引き続き、次の課題に取り組む 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV…
Kaggleに挑戦-5 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-4 課題：6DVNetを目標に、Faster R-CNNを理解し、動かすこと。 Faster R-CNNは、今年の10月10日に、KaggleのSeverstal:Steel Defect Detectioに挑戦しているときに、GitHubからjupyter notebook形式のFaster R-CNNをダウンロードして実行しよう…
Kaggleに挑戦-3 課題：Pytorchで書かれたプログラム「6D-VNet」の理解とKerasへの変換にとりかかる。 ＊中間報告 ０．課題が過大だったようだ。 １．GitHubを覗いてみたが、小さなパーツにもPyTorchが使われているので、Kerasへの変換は、PyTorchを知らず、K…
Kaggleに挑戦-2 Kaggle挑戦-1では、バウンディングボックス関係の文献を調べたもので、ベースとなるANNは基本的にはYOLOであった。 YOLOの損失関数を理解し、その後で、6D検出の損失関数を理解する予定だったが、物体の姿勢を表現する、yau, pitch, roll, Qu…
Kaggleに挑戦-1 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? 今回の目標 １．リーダーボードに載ること ２．トップを競えるレベルに到達すること 今回は、自動運転に関係するコンペである。 自動運…
ホームページをつくる twitterもブログも基本的に時系列構造で、人工知能を探求するための土台とするには適切とはいえないので、より使いやすい構造をもつ、ホームページを作ってみることにする。 12月4日：ホームページが簡単に作れるというサイトで試した…
知能検査 ヒトの知能を定義するのは難しかろう。人工知能が定義できないのは当然のことだ。 ヒトの知能検査というものがある。だったら、人工知能も、それにならって評価すればいいではないか。 ということで、人工知能を評価する方法を考えるために、ヒトの…
知能指数 まずは、ウイキペディアの情報から、概略を知ろう。 このウイキペディアの記事には、出典提示不十分、独自研究含む、正確性に疑問あり、とのことなので、そのあたりに注意しながら、読んでみよう。 種々の評価方法がある。 生活年齢と精神年齢の比…
知の探究 人工知能、機械学習、ディープラーニングは、 対象領域を拡げながら進化、成長を続けている。 この領域の先端を捉え、その進化、成長を、 共に推進していく流れの中で、最後の力を 振り絞って、知の探究に挑んでいる。 その活動をスムーズに進めて…
Universal Intelligence S.Legg and M. Hutter, Universal Intelligence : A Definition of Machine Intelligence (2007) 人工知能をもっと深く研究したいと思うのであれば、人工知能とは何であるかということを正しく理解しておかなければならない。という…
The Measure of Intelligence François Chollet 引用文献数102、全64ページ。大作だな。内容において。＊google翻訳を参考に和訳してみる。年内に終えたい！そのうえで、プログラミング技術に習熟し、有用なプログラムを開発したい！ Abstractよりインテリジ…
電子顕微鏡の最近の進展について調べてみよう 装置：高加速、低加速、パルス、無収差 環境：液中、ガス中、温度制御、地場、電場 動的、時間分解、パルス 計測：高感度、化学状態、空間分解、軽元素、物性 解析：３D、機械学習 style 027 DeepDream
conda environment-3 ＊作業予定（以下の①から④まで完了するまでは、終われない） ① conda environment の学習結果をまとめる。 ② conda env を新たに２つ作成する。 ➂ 作成したconda env の１つを、Anaconda3と同じ環境にする。 ④ 作成したconda env の１つ…
conda environment-2 ＊今日は、Anacondaのconda environmentに関するマニュアルを確認しながら、確実にconda環境をつくれるようにする。 ・DataCampで疲れたかな。今日は、conda environmentoのまとめの日になる筈だったが、頭が重くて、ちっとも働かない、…
conda environment ＊今日は、DataCampで、condaの基本とconda environmentのお勉強。（DataCampの回し者ではありません。昨夜、支払したので、使い倒さないと・・・。） ・トレーニングは、模擬ターミナルに入力しながら進められるようになっているので、指…
